深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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模型评测 在机器学习中，通常需要使用一定的方法和标准，来评测一个模型的预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别，如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题： 训练服务

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操作步骤 在左侧菜单栏中选择“智驾模型服务 > 2D预标注”。 单击右上角的“添加文件”。 完成文件上传信息。 目标检测与分割 图1 文件上传 预标注功能：此处选择“目标检测与分割”。 添加文件：上传本地图片。只能选择JPG/PNG文件，图片大小不能超过7MB，且不能超过10,000,000像素。

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分割的目标分区如果包含分类索引时，该分区不支持分割。 分割后的新分区，可以与源分区名字相同，比如将分区p1分割为p1,p2。但数据库不会将分割前后相同名的分区视为同一个分区，这会影响分割期间对源分区p1查询，具体请参见DQL/DML-DDL并发。 对范围分区表分割分区 对间隔分区表分割分区 对列表分区表分割分区 对*-RANGE二级分区表分割二级分区

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分割分区可以通过指定分区名或者分区值来进行。 分割分区不能作用于哈希分区上。 执行分割分区命令会使得Global索引失效，可以通过UPDATE GLOBAL INDEX子句来同步更新Global索引，或者用户自行重建Global索引。 分割后的新分区，可以与源分区名字相同，比如将分区p1分割为p1

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分割后的新分区，可以与源分区名字相同，比如将分区p1分割为p1,p2。但数据库不会将分割前后相同名的分区视为同一个分区，这会影响分割期间对源分区p1查询，具体参考DQL/DML-DDL并发。 对范围分区表分割分区 对间隔分区表分割分区 对列表分区表分割分区 对*-RANGE二级分区表分割二级分区

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持分割。 分割后的新分区，可以与源分区名字相同，比如将分区p1分割为p1,p2。但数据库不会将分割前后相同名的分区视为同一个分区。 对范围分区表分割分区 对列表分区表分割分区 父主题： 分区表运维管理

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模型评测支持多种数据集格式，包括Octopus格式和部分常见开源数据集格式，以下为各类别模型的数据集支持列表和示例。 目标检测2D 目标检测3D 目标追踪2D 目标追踪3D 语义分割2D 语义分割3D 车道线检测 父主题： 模型评测

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OPUS.md 2D语义分割 https://gitee.com/huawei-octopus/octopus-pre-annotations-demo/blob/master/src/PaddleSeg/README_OCTOPUS.md 3D目标检测 https://gitee

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目标检测2D Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1599625710056 | +--- 1599625710056.jpg | +--- 1599625710056.json +--- 1599625740054 | +--- 1599625740054

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务效率。 媒资图像标签 基于深度学习技术，准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力帮助客户准确识别和理解图像内容。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检

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分割线 分割线为样式型组件，用于分割字段，起装饰作用。 在表单设计页面，从“常用控件”中，拖拽“分割线”组件至表单设计区域，如图1所示。 图1 拖拽组件到设计区并设置属性 状态：设置分割线的状态，如普通、隐藏。 普通：设置为普通后，页面上可正常显示分割线。 隐藏：设置为隐藏后，页面上的分割线将不再显示。

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分割线 分割线是装饰组件的一种，用于分割组件，起装饰作用，包括分割线和竖分割线。 以分割线16-1为例，在大屏设计页面，从“全部组件 > 装饰”中，拖拽“分割线16-1”组件至画布空白区域，如图1。 图1 分割线16-1 页面背景色设置为白色时，分割线组件很难显示出来。使用该组件时，请避免使用白色背景。

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样式配置 间距：设置容器内组件与容器四边的间距，可分别配置上、下、左、右或四周。默认值为0px，范围为0~100px。 边框： 位置：设置边框的位置，支持配置上、下、左、右和四周。 宽度：设置边框的宽度。默认值为0px，范围为0~50px。 样式：设置边框样式，根据需求选择“无”、“圆点”、“虚线”和“实线”。

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分割线 分割线是装饰组件的一种，用于分割组件，起装饰作用，包括分割线和竖分割线。 以分割线16-1为例，在大屏设计页面，从“全部组件 > 装饰”中，拖拽“分割线16-1”组件至画布空白区域，如图1。 图1 分割线16-1 页面背景色设置为白色时，分割线组件很难显示出来。使用该组件时，请避免使用白色背景。

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目标检测3D Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1611801018801 | +--- 1611801018801.json | +--- 1611801018801.pcd +--- 1611801024401 | +--- 1611801024401

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。 公测 / 2018年6月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 图像搜索服务正式公测上线 基于深度学习与图像识别技术，结合不同应用业务和行业场景，利用特征向量化与搜索能力，帮助客户从指定图库中搜索相同或相似的图片。 公测 产品介绍

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API进行交互式、参数化、低代码的开发方式快速完成算法验证与实践。当前目标检测类套件（"mmdetection", "ivgDetetcion"）支持通过API的方式使用。 算法工程环境管理 创建数据集 构建模型 构建学习器 本地交互式推理 父主题： 算法开发套件

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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数据管理 AI开发过程中经常需要处理海量数据，数据准备与标注耗费整体开发一半以上时间。ModelArts数据管理提供了一套高效便捷的管理和标注数据框架。不仅支持图片、文本、语音、视频等多种数据类型，涵盖图像分类、目标检测、音频分割、文本分类等多个标注场景，可适用于各种AI项目，如计

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